基于列车满载率的城市轨道交通进站客流量控制

基于新冠肺炎疫情的防控要求,2020年初北京轨道交通将列车满载率作为客流控制指标,严格控制城市轨道交通的进站客流量。为此,亟需量化各车站的进站客流控制阈值,用以作为现场客流管控的依据。提出了基于列车满载率的进站客流控制模型及相关客流控制方案。首先根据线网的客流特征对控流日客流的OD(起讫点)信息进行预测,再结合列车运行图精确推演出乘客进站—上车—换乘—下车的全过程出行链信息,计算得到乘客出行所乘坐的各计划运行车次的列车满载率数据;然后结合列车满载率控制指标进行逆向推演及反算,得到该计划列次在各站上车的客流控制阈值,再根据车站客流分布特征计算得到各站10 min粒度的进站客流控制阈值;最后,举例说明了该客流控制模型在北京轨道交通线网进站客流控制管理中的科学性及有效性。     

城市轨道交通新冠肺炎疫情防控措施的思考

文章选取新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情时期部分城市轨道交通官网报道数据,通过将各地城市轨道交通运营公司官网首次报道疫情防控时间与各地省市启动重大突发公共卫生事件Ⅰ级响应时间进行对比,分析各地城市轨道交通运营公司疫情防控措施并给出建议,提出城市轨道交通运营公司在疫情期间应具有前瞻性,在疫情初期应先启动内部工作的疫情防控措施,后续视疫情具体发展情况再做相应调整和补充。     

城市轨道交通车站局部空间拥堵风险等级评价方法研究

合理地评估城市轨道交通车站内客流拥堵风险,对车站运营安全管理具有重要意义。基于现有的服务水平等级标准,结合密度分布、速度分布和客流流线提出拥挤区域的判别方法,引入指定密度、持续时间等时间维度的指标,提出基于时空维度的客流拥堵风险等级评价方法,通过风险概率值对车站内可能的拥挤区域进行动态识别。以广州地铁杨箕换乘枢纽站为例进行仿真建模,结果表明,优化后拥堵风险降低,服务水平提高,验证了上述方法的可靠性和实用性。     

城市轨道交通换乘车站多方式客流控制模型

针对城市轨道交通换乘车站的客流控制展开研究,提出进站流量控制和换乘绕行相结合的多方式客流控制模型。模型以乘客平均停留时间最小为目标,并且满足站台人数在安全限制内。使用多子群混合粒子群算法对模型进行求解。模拟国贸车站早高峰大客流场景进行实验,实验求解过程收敛快且稳定;实验对比分析无客流控制、常态进站客流控制与多方式客流控制的不同指标数值,证明多客流控制方案的必要性以及模型的可行性与有效性。     

基于城市轨道交通换乘客流管控的量化方法研究

城市轨道交通换乘站存在客流结构复杂、客流增长迅速、车站容纳能力有限、客流路径存在瓶颈等特征。针对换乘站客流组织难度大、风险高的问题,提出换乘站客流控制组团概念,根据流量平衡原理及运能匹配计算方法,采用换乘站换乘客流量化控制方法,即从换乘客流来源考虑,通过线网客流压力共担,实现换乘客流在站点及时间上的精准控制,保证换乘站客流控制的精准化和科学化,从而提高换乘站的运输服务质量,降低车站运营风险。在换乘站可预见性大客流的案例中,详细说明客流量化控制策略和计算过程,制定有效的预案和风险评估机制,确保换乘站大客流安全有序。     

基于客票数据的城市轨道交通车站客流控制决策研究

城市轨道交通大客流控制是保证运行秩序和乘客安全的客运组织管控手段,目前由运营人员根据经验进行大客流辨识和客流控制决策的模式具有一定的主观性和滞后性。基于自动售检票系统(AFC)历史客票数据,分析车站大客流的发展规律,基于实时客票数据和列车运行实绩,获取进站客流的实时聚集数量及其空间分布情况,提出的辅助决策方法能够基于客票数据确定车站客流控制等级和控制时机,具备较好的精确性和前瞻性。     

土地利用因素对城市轨道交通车站客流的时空影响分析

通过建立城市轨道交通站点周边各类用地与客流的拟合模型,分析土地利用因素对客流的时空影响,为制订相关土地利用政策、合理组织站点客流提供依据.基于西安地铁4号线乘客出行特征数据,建立基于地理加权回归(GWR)的车站客流回归模型,量化分析了用地属性对车站客流的时空影响.结果表明:土地利用因素对早高峰出站客流、晚高峰进站客流的...     

基于车站客流密度系数监控及预警的地铁线网客流联控研究

结合多样化的客流需求实施精准的客流控制,是当前城市轨道交通网络化运营管理亟需解决的重要问题.在传统的点线面客流控制方式的基础上,创新性地建立了基于车站客流密度系数和客流控制效率的线网客运组织联控策略,搭建了城市轨道交通线网客流控制应用平台.本研究实现了对车站客流的即时预警、精准溯源和精细控制,可用于指导线网客控分级预警机制的建立,以及线网联控策略的制定与实施,进而降低客运安全风险、提升客运服务水平.     

基于无线通信的城市轨道交通实时客流信息采集装置研究

通过单片机技术和无线传输技术,研发了一款针对城市轨道交通的实时客流信息采集装置。详细介绍了该装置的设计原理及其硬件构成和软件设计。通过Matlab建立了模糊控制模型,仿真验证了利用该装置控制车厢内CO_2体积分数的设计思路可行性。     

城市轨道交通车站等级评定 及中心站划分方法研究

针对城市轨道交通车站等级划分的实际管理问题,以定量分析为切入点,深入研究城市轨道交通车站等 级量化评定标准,构建包含客运量指标、行车指标、服务指标的车站等级评价体系,客观反映各车站作业量,使 车站等级评价工作具有系统性、科学性、可量性和可操作性,有效弥补当前诸多评价工作多以定性分析为主的不 足。将研究成果运用到重庆轨道交通 1 号线及环线各站点,对所有车站进行等级评定并将定量计算结果运用到中 心站的划分中。实际演算证明：本研究成果符合重庆轨道交通运营现状,具有兼顾减少管理架构和均衡各中心站 工作量的特点。本研究成果对城市轨道交通运营站点的运作管理有一定的指导意义,且能够为后续资源配置、人 员配置、应急处置、绩效考评等工作提供决策支撑。     

基于GIS的城市轨道交通站点客流辐射区域算法

为界定城市轨道交通站点的客流辐射区域,提出基于栅格数据的GIS缓冲区算法。利用空间数据格式中的栅格数据表示道路网络和非道路网络,并通过定义栅格的属性首先计算城市交通道路网络各个栅格单元距轨道交通站点的累计成本距离,然后计算非交通路网每个栅格单元距最近道路的距离,最后累计得到每个栅格单元距离最近站点的通行成本距离,进而得出轨道交通每个站点的客流辐射区域。由于每个栅格被赋予所属站点的标识值,从而避免了各个站点间客流辐射区域的交叉重叠。通过对2008年北京市轨道交通站点的客流辐射区域进行界定,验证了该方法的有效性。     

国内各城市的轨道交通线路的负荷强度及客流密度统计分析——基于中国城市轨道交通协会数据分析的研究报告之五

基于中国城市轨道交通协会统计数据,对2017年国内各城市轨道交通线路的负荷强度及客流密度进行了统计。将城市轨道交通线路分为市区线、市域线和郊区线三类,分类统计了各类线路的负荷强度及客流密度,并分析了其规律特点。根据统计结果,分析了不同类型线路负荷强度及客流密度的影响因素,主要影响因素为线路所在区位、城市常住人口密度、线网网络化程度、线路开通运营时间和发车间隔等。     

基于谱聚类的城市轨道交通车站间客流分型研究

在轨道交通运营管理过程中,不同车站间客流的时间分布特性及规律直接决定了客流组织方案。明晰 车站间客流分型及特征,对合理配置客流组织方案大有裨益。相对于单车站客流类型,多车站间客流类型的影 响因素多样且复杂,为此,从时间、空间和结构 3 个角度对车站间客流分类特征进行分析,并通过谱聚类方法 压缩搜索空间,从而达到更加精准的类型划分。利用轮廓系数与戴维森堡丁指数对比不同方法的分类结果,证 明所提出的谱聚类方法相对于 k-means 等其他方法具有更好的分类效果。以苏州地铁 2020 年数据为例,通过 提出的方法寻找出 7 种车站间客流分型,该结果可应用于预测模型训练等领域。     

基于仿真的城市轨道交通站台客流滞留分级预警方法

站台是城市轨道交通车站客流集散和客流高峰期限流的核心区域。运用计算机仿真的方法对列车延误时站台的客流滞留、密度分布和服务水平变化过程进行了仿真研究,测算了站台达到拥挤和安全极限时的客流容量,分析了不同客流到达率下站台达到拥挤和安全极限的时间分布以及服务水平变化曲线,并提出利用关键控制点对站台进行客流拥挤和安全分级预警的方法。     

城市轨道交通的旅行速度与列车拥挤度

从满足乘客出行需求的角度阐述城市轨道交通列车旅行速度、拥挤度两项指标的重要意义,并以当前我国典型的一线、二线城市轨道交通旅行速度、拥挤度的指标水平和提升过程为实例,分析这两项指标的计算方法、核心要素以及相互关系,从而提出新线开通运营前合理确定和开通运营后不断提升这两项核心指标的具体方法和措施:从优化司机站务人员站台作业标准流程、减少车辆开关门时间和同步延时时间、缩小列车区间运行时间余量等方面提高旅行速度;在开通初期可以通过增加上线列车数、中期可以通过提高旅行速度和折返效率的方法来降低列车拥挤度,而后期则需要研究采用大小交路套跑、上下行不对称运输、平行线路建设、新车增购等方式来从根本上降低列车拥挤度,不断提高乘客服务水平。     

考虑动态客流的城市轨道交通综合运营能耗精细化测算方法

考虑客流动态变化,提出了城市轨道交通综合运营能耗精细化测算方法.综合运营能耗主要包括列车牵引能耗、通风空调系统能耗和电扶梯能耗,以北京地铁8号线某区间为例,对其能耗进行精细化测算.测算结果显示,能耗分布特征与早晚高峰时段分布相符,验证了城市轨道交通综合能耗测算方法的准确性和可用性.     

城市轨道交通换乘站站台宽度计算中客流取值的修正方法

针对现有城市轨道交通换乘站站台宽度计算中客流取值存在的问题,基于换乘站客流冲击性特征,给出城市轨道交通换乘站的换乘客流冲击系数的定义。在此基础上,根据换乘站的不同换乘线路行车间隔的差异性,提出城市轨道交通两线或多线换乘站的换乘客流冲击系数计算方法;并结合原始客流预测值,提出城市轨道交通换乘站站台宽度计算中客流取值的修正方法。最后,以已运营换乘站为对象进行案例研究,说明修正方法的合理性。     

考虑跨站停车的地铁客流协同控制模型

针对城市轨道交通高峰时段客流需求过饱和与分布不均衡情形下,车站乘客滞留集中效应明显和乘客候车时间过长等问题,提出一种考虑开行部分跨站停列车的多站客流协同控制优化方法.建立以车站与列车安全容量、列车跨站数量、列车追踪间隔等为约束,以车站乘客滞留率方差最小与线路乘客候车时间最小为优化目标的控制决策模型,设计自适应差分进化算法,求解列车跨站停车方案与车站进站客流限制比例.研究结果表明:在时变的城市轨道交通高峰客流需求下,采取本文的协同控制决策方法,能够有效降低案例线路车站乘客滞留率方差60.23％和乘客候车等待时间24.78％.     

基于网络瓶颈控制的轨道交通车站客流疏导研究

轨道交通客流在特定时空区间的强聚集效应导致车站内部设施的服务能力与客流量不匹配,极易造成乘客拥堵、滞留等问题。通过对轨道交通车站客流流线大范围调研,确定服务设施实际通行能力,识别车站瓶颈区域。进而利用多点联动的瓶颈控制方法,构建网络瓶颈客流疏导模型,协调流线网络结构中设施通行能力的匹配度,计算瓶颈点上下游客流调节量。以北京东单地铁换乘站为例进行流线瓶颈优化,制定不同客流强度下瓶颈优化方案,验证模型的有效性和实用性。模型可协助车站管理人员明确瓶颈控制区域的范围,并制定详细的限流泄流乘客量分配,为高密度客流组织提供理论依据与数据支撑。     

基于深度 Q 网络的城市轨道交通协同限流方法

为解决城市轨道交通高峰小时区间满载率过高的问题,本文提出一种基于深度强化学习的城市轨道交通协同限流控制方法。该方法利用历史客流数据建立线网层面的限流仿真环境和智能体模型,以区间满载率为状态,以限流策略为动作,以客流体验为奖励,通过多轮强化学习训练产生最优的限流方案。随后利用北京地铁线网数据构建仿真实验并验证了该方法的有效性。仿真结果表明,协同限流方法可以有效降低断面客流量,缓解高峰小时区间拥挤程度,提高乘客出行舒适度。